chr11p13修饰区ELF5与EHF协同调控数据集

研究利用CRISPR/Cas9技术删除气道上皮细胞chr11p13区域的三个顺式调控元件,发现EHF位点增强子及CRE缺失引起染色质结构细微变化,EHF表达未变但ELF5丰度升高;并在LNCaP和T47D细胞中通过ATAC-seq揭示chr11p13 5'端新开放染色质峰

geo
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基因组分类GPL167919606
GSE131084: Coordinate regulation of ELF5 and EHF at the chr11p13 modifier region

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

chr11p13修饰区ELF5与EHF协同调控数据集

Coordinate regulation of ELF5 and EHF at the chr11p13 modifier region

该数据集来自NCBI GEO,标题为chr11p13修饰区ELF5与EHF的协同调控,包含1个文件GSE131084_series_matrix.txt.gz。研究利用CRISPR/Cas9技术删除气道上皮细胞chr11p13区域的三个顺式调控元件,发现EHF位点增强子及CRE缺失引起染色质结构细微变化,EHF表达未变但ELF5丰度升高;并在LNCaP和T47D细胞中通过ATAC-seq揭示chr11p13 5'端新开放染色质峰。数据可用于研究呼吸系统疾病中ELF5与EHF的调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 13 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):E74样因子5(ELF5)和ETS同源因子(EHF)是上皮选择性ETS家族转录因子(TFs),由chr11p13上的基因编码,该区域与囊性纤维化(CF)肺病严重程度相关。EHF控制肺上皮功能中的许多关键过程,因此其调控机制很重要。利用CRISPR/Cas9技术,我们移除了气道上皮细胞chr11p13区域中的三个顺式调控元件(CREs)。删除EHF位点一个伸展增强子内的两个增强子和一个CRE引起了染色质结构的细微变化,虽然EHF表达没有变化,但ELF5丰度增加。ELF5在气道细胞中通常非常低,因此我们接下来检查了表达更多ELF5的细胞类型(LNCaP和T47D)。在这些细胞系中的ATAC-seq实验揭示了chr11p13 5'端新的开放染色质峰(潜在CREs),这些峰与

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL16791、9606。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE131084

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 22 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

E74样因子5(ELF5)和ETS同源因子(EHF)是由位于chr11p13区域的基因编码的上皮选择性ETS家族转录因子(TFs),该区域与囊性纤维化(CF)肺病严重程度相关。EHF调控肺上皮功能中的许多关键过程,因此其调控机制十分重要。我们利用CRISPR/Cas9技术,从气道上皮细胞中移除了chr11p13区域的三个顺式调控元件(CREs)。删除EHF基因座处一个长链增强子内的两个增强子和一个CRE引起了染色质结构的细微变化,尽管EHF表达未发生变化,但ELF5丰度增加。ELF5在气道细胞中通常极低,因此我们接下来检测了表达更多ELF5的细胞类型(LNCaP和T47D)。在这些细胞系中进行的ATAC-seq实验揭示了chr11p13 5‘端与表达的ELF5基因相关的开放染色质新峰(潜在CREs)。此外,4C-seq实验鉴定出活跃的ELF5启动子与EHF基因座内位点之间的直接相互作用,提示这些转录因子之间存在协同调控。

在T47D细胞中进行的ELF5 ChIP-seq显示,ELF5占据EHF内含子1和6区域,且siRNA介导的ELF5敲低抑制了EHF表达。这些结果定义了ELF5在肺上皮生物学中的新作用。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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